컴퓨터 과학 machine-learning

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Vapnik-Chervonenkis (VC) - 차원 신경망 수식 내지 에 와, 최악의 경우에, 엣지의 수이고 노드 수입니다. 일반화를 강력하게 보장하는 데 필요한 교육 샘플 수는 VC 치수와 선형입니다.오 ( E)O(E)O(E)오 ( E2)O(E2)O(E^2)오 ( E2V2)O(E2V2)O(E^2V^2)이자형EEVVV 즉, 성공적인 딥 러닝 모델의 경우와 같이 수십억 개의 에지가있는 네트워크의 경우 훈련 데이터 세트에 가장 좋은 경우 …

86 machine-learning vc-dimension

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유전자 알고리즘에 대한 연구가 왜 느려졌습니까?

유전자 알고리즘의 사용을 포함하여 오늘날 소개 레벨 주제를 논의하면서; 이 분야에서 연구가 정말 느려 졌다고 들었습니다. 그 이유는 대부분의 사람들이 머신 러닝과 데이터 마이닝에 집중하고 있기 때문입니다. 업데이트 : 이것이 정확합니까? 그렇다면 GA와 비교할 때 ML / DM의 장점은 무엇입니까?

45 machine-learning data-mining evolutionary-computing history

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규칙적인 세트 학습을위한 Dana Angluin의 알고리즘이 개선 되었습니까?

그녀의 1987 년 논문 인 Dana Angluin은 멤버십 쿼리와 이론 쿼리 (대표 예에서 제안 된 DFA까지)에서 DFA를 학습하기위한 다항식 시간 알고리즘을 제시합니다. 그녀는 상태 의 최소 DFA를 배우려고 시도하고 가장 큰 countexample의 길이가 m 인 경우 O ( m n 2 ) 멤버쉽 쿼리를 작성하고 최대 n - 1 개를 …

33 algorithms learning-theory machine-learning

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왜 토폴로지에 제한이있어 신경망이 더 나은 것처럼 보입니까?

백프로 프 네트워크는 완전히 연결된 (적어도 2 개 이상의 숨겨진 계층을 가진 계층 간) 백프로 프 네트워크입니다. 불행히도, 그들은 종종 배우기가 느리고 지나치게 적합하거나 어색한 일반화를하는 경향이 있습니다. 이 네트워크에 장난을 치면서 나는 가장자리의 일부를 잘라내는 것이 (무게가 0이고 변경이 불가능하도록) 네트워크가 더 빨리 배우고 일반화되는 경향이 있음을 관찰했습니다. 이것에 …

29 machine-learning network-topology neural-networks

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소셜 네트워크에서 가능한 연결을 확인하는 방법은 무엇입니까?

"제안 된 친구"알고리즘을 다루는 방법을 결정하는 것이 궁금합니다. Facebook 에는 친숙하다고 생각되는 개인을 추천 할 수있는 기능이 있습니다. 이러한 사용자는 일반적으로 ( 사용자가 친구를 특별히 추천하는 경우를 제외하고 ) 자신과 네트워크가 매우 유사합니다. 즉, 공통의 친구 수가 많습니다. 나는 트위터가 그들의 "Who To Follow"메커니즘과 유사한 경로를 따른다고 가정한다. Facebook 직원 …

29 algorithms machine-learning modelling social-networks

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시계열 예측에 사용할 수있는 기계 학습 알고리즘은 무엇입니까?

현재 시계열 예측 (특히 Forex)을 가지고 놀고 있습니다. Forex 예측에 적용되는 에코 상태 네트워크에 대한 과학 논문을 보았습니다. 이 목적을위한 다른 좋은 기계 학습 알고리즘이 있습니까? 시계열에서 "유익한"패턴을 추출하는 것도 흥미로울 것입니다.

28 reference-request machine-learning artificial-intelligence

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C의 void 유형이 빈 / 하단 유형과 유사하지 않은 이유는 무엇입니까?

Wikipedia와 내가 찾은 다른 소스 void는 빈 유형이 아닌 C 유형을 단위 유형으로 나열 합니다. 나는 void빈 / 하단 유형의 정의에 더 잘 맞는 것처럼 혼란 스럽습니다 . void내가 알 수있는 한 값이 없습니다 . 반환 유형이 void 인 함수는 함수가 아무것도 반환하지 않으므로 일부 부작용 만 수행 할 수 …

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지도 학습과 비지도 학습의 차이점은 정확히 무엇입니까?

클러스터링 방법을 이해하려고합니다. 내가 이해 한 것 II : 지도 학습에서 범주 / 라벨 데이터는 계산 전에 알려집니다. 따라서 레이블, 클래스 또는 범주는 해당 클러스터에 실제로 중요한 매개 변수를 "학습"하기 위해 사용됩니다. 비지도 학습에서 데이터 집합은 군집을 알지 않고도 세그먼트에 할당됩니다. 그것은 어떤 파라미터가 세분화에 중요한지조차 모른다면,지도 학습을 선호해야한다는 것을 …

28 machine-learning data-mining clustering

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요소를 반복하지 않고 한 쌍의 세트에서 조합 생성

한 쌍의 세트가 있습니다. 각 쌍은 x, y가 범위의 정수에 속하도록 (x, y) 형식 [0,n)입니다. 따라서 n이 4이면 다음 쌍이 있습니다. (0,1) (0,2) (0,3) (1,2) (1,3) (2,3) 이미 쌍이 있습니다. 이제 n/2정수를 반복하지 않도록 쌍을 사용하여 조합을 만들어야합니다 (즉, 각 정수는 적어도 마지막 조합에서 한 번 이상 나타납니다). 다음은 더 …

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과적 합이 나쁜 이유는 무엇입니까?

나는 이것을 많이 연구했고, 그들은 기계 학습의 행동을 과도하게 맞추는 것은 좋지 않다고 말하지만, 우리의 뉴런은 매우 강해져 우리가 겪거나 피하는 최선의 행동 / 감각을 발견하고, 악의로 인해 증가하거나 감소 할 수 있습니다 나쁘거나 좋은 방아쇠에 의해 / good는 행동이 평준화 될 것이며 최고 (올 바르고) 강력하고 자신감있는 행동으로 이어진다는 …

27 machine-learning statistics

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LSTM의 온도 (및 일반적으로 신경망)는 무엇입니까?

LSTM 네트워크의 하이퍼 파라미터 중 하나는 온도입니다. 무엇입니까?

25 machine-learning neural-networks

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신경망, 딥 러닝 시스템 및 딥 빌리 프 네트워크의 차이점은 무엇입니까?

신경망, 딥 러닝 시스템 및 딥 빌리 프 네트워크의 차이점은 무엇입니까? 기본 신경망은 3 계층이라고 생각하며, 신경망이 서로 쌓인 것으로 묘사 된 Deep Belief Systems가 있습니다. 나는 최근까지 딥 러닝 시스템에 대해 들어 보지 못했지만 그것이 딥 빌리 프 시스템의 동의어라고 강력하게 의심합니다. 누구든지 이것을 확인할 수 있습니까?

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노래 클러스터링 (Joe Walsh 문제)

이글스 (Eagles)는 70 년대와 80 년대의 록 수퍼 그룹으로 Hotel California 와 같은 고전을 책임지고 있습니다 . 그들은 기타리스트 Joe Walsh가 존재하는 (예를 들어, Life in the Fast Lane ) 두 가지의 뚜렷한 사운드를 가지고 있습니다 . 후자의 노래는 엄청나게 더 부드럽거나 지루한 느낌이 있습니다. 감독되지 않은 학습 알고리즘이 두 …

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개별적인 베이지안 네트워크를 효율적으로 저장하는 데이터 구조의 조합은 무엇입니까?

베이지안 네트워크의 이론을 이해하고 실제로 구축하기 위해 무엇이 필요한지 궁금합니다. 이 예제에서 100 개의 이산 랜덤 변수로 구성된 베이지안 (지시) 네트워크가 있다고 가정 해 봅시다. 각 변수는 최대 10 개의 값 중 하나를 사용할 수 있습니다. 모든 노드를 DAG에 저장하고 각 노드마다 CPT (Conditional Probability Table)를 저장합니까? 일부 CPT가 변경 …

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이배체 (우성 / 열성) 유전자가 유전자 알고리즘에서 널리 사용되지 않는 이유는 무엇입니까?

이 질문은 컴퓨터 과학 스택 교환에서 대답 할 수 있기 때문에 인공 지능 스택 교환에서 마이그레이션 되었습니다. 5 년 전에 이주했습니다 . 유전자 알고리즘의 대부분의 구현에서 초점은 교차 및 돌연변이에 있습니다. 그러나 어떻게 든 그들 대부분은 유전자의 이배체 (주요 / 열성) 특성을 배제합니다. 나의 (제한된) 이해가 지배적이고 열성적인 유전자의 본질은 …

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